互联网巡回犬 Vol.28：游戏人要让普通人写出「能玩」的故事，DeepMind 三人组造「会自己提问」的 AI，还有一位 $390 亿机器人公司创始人用 $700M 押注「通用 AI 界面」
今天叼回三个项目：FunloomAI（北京，吴同/张吉豪/郑君凯，AI 游戏内容共创，从剧情原子能力切入，奇绩+陈大年，Pre-A 数千万估值 2 亿，5000+ 创作者日均 25 元客单价）；Inherent Laboratories（伦敦，前 DeepMind 研究员 Tantum Collins 等四人，$50M 种子轮 Index+Radical+NVIDIA，产品 Faraday——让 AI 能自己提出值得研究的问题）；Hark（Brett Adcock，Figure AI $390 亿创始人，$700M A 轮 $60 亿估值，70 人无产品，NVIDIA/AMD/Intel 同时押注，通用 AI 个人助手界面+硬件，夏季首批模型）。
互联网巡回犬 Vol.28：一个游戏人要用 AI 让普通人写出「能玩」的故事，DeepMind 三人组在伦敦造会「自己问问题」的 AI，还有一位造出 39 亿美元机器人公司的老兵带着 700 亿押注「通用 AI 界面」
今天叼回三个项目。一个国内的游戏老兵在 AI 里找到了普通创作者缺失的那块：不是生成美术，不是生成代码，是生成「好玩的剧情」；一个前 DeepMind 研究员三人组从伦敦跑出来，要解决当前 AI 最根本的问题——它只能回答你已经提出的问题；还有一个连续创业者，刚用七亿美元替自己买了一张「通用 AI 界面」的入场券，产品还没做出来。
FunloomAI：游戏行业老兵要把「能玩的故事」交给普通人
吴同是一个在 Unity 待过、做了十来款独立游戏的人。那些游戏里有文字冒险，有剧情向 RPG，他做到后来发现了一个模式：游戏 UGC 的核心瓶颈不是技术，是剧情。你可以学美术工具，可以照着教程搭关卡，但写出「让玩家投入的故事」是一种没有捷径的专业能力，门槛把 99% 想创作的人挡在了外面。
2023 年，他跟 CTO 张吉豪（阿里巴巴高级技术专家出身，曾主导搭建淘宝特价版搜索推荐广告引擎）、COO 郑君凯（百度游戏总经理、连续创业者，20 年游戏从业经历）一起创立了库兰织梦，核心产品是「FunloomAI」——一个 AI 内容共创平台，目标是让不懂代码、不懂美术的普通人，只要说清楚自己想要什么世界，就能生成一个可以玩的文字游戏。1
区别于市面上「文生图」「文生视频」的路线，FunloomAI 把游戏拆成四个原子能力逐个突破：剧情、视觉、数值、交互。他们先从最难、也最核心的「剧情」切入。吴同没有选择直接调大模型生成故事，而是用他称之为「认知工程」的方式，引入专业写作者，把小说戏剧创作方法抽象成可训练的生成规则，目标是让 AI 生成的剧情吸引力远高于原生大模型输出，不至于落入「勇者拯救世界」那种俗套。他们即将上线的「视觉」模块，能把 AI 生成的美术素材自动适配到现有游戏工程里，用一键替换的方式，把粗糙 H5 白板变成有渲染效果的游戏界面。
商业模式按 Token 收费，平台上创作和消费内容都需要消耗 Token。2026 年 3 月中旬做冷启动测试，一个月内吸引超过 5000 名创作者使用，日均客单价 25 元，团队认为商业模式已经跑通。1
这一轮 Pre-A 数千万人民币，晴澜家族办公室领投，上海天使会跟投，投后估值 2 亿元。此前投资方包括奇绩创坛（YC 系）和盛大网络创始人陈大年。
为什么现在？因为「AI 生成游戏」的时机卡在了一个微妙的节点：大模型的叙事能力在 2024 到 2026 年间跨越了临界点，但游戏引擎和工具链的消费端工具还没跟上。FunloomAI 踩的是这个差值——用 AI 能力的代差弥补小创作者的技能缺口，在游戏从「专业开发者生产、大众消费」向「人人皆可共创」迁移的过渡期里，占住工具层。
值得关注的点在于，吴同的切入口比「AI 做游戏」的宽泛说法具体得多：他不打算一步到位做端到端生成，而是从文字游戏进入，一个模态一个模态地走，顺序是剧情→视觉→数值→交互。这种拆分方式让他在每个阶段都有可验证的产品，不至于一直停留在「概念演示」状态。团队拿奇绩、陈大年这两个信号组合，对应的是 YC 系的执行标准和国内游戏行业的资源网络，这个组合在国内 AI 应用层里不多见。
Inherent：前 DeepMind 研究员要造「会自己提问」的 AI
Index Ventures 的合伙人 Danny Rimer 有一句话解释了他为什么投 Inherent：「大多数 AI 是被设计用来回答问题的，但还没有 AI 能弄清楚哪些问题值得被提出来。」这就是 Inherent 在做的事。2
Inherent 由三位前 DeepMind 研究员创立：Tantum Collins、Edward Hughes、Louis Kirsch，加上 Reka AI 和微软出身的 Kaloyan Aleksiev。四人团队，全部来自 AI 研究前沿。2026 年 5 月 28 日从隐身模式出来，宣布完成 5000 万美元种子轮，Index Ventures 和 Radical Ventures 联合领投，NVIDIA 旗下 NVentures 跟投，还有 Ex/Ante、Metaplanet 等参与。前英国政府 AI 顾问、Entrepreneurs First 联合创始人 Matt Clifford 担任顾问。2
他们在造的产品叫 Faraday，是一个 AI 科学研究平台，目标是把人类主导的科学研究和高级 AI 系统结合起来。说白了就是：不是替科学家回答问题，而是和科学家一起决定要研究什么问题、怎么设计实验、哪条路值得继续走。
这个方向的底层逻辑是，当前 AI 研究工具解决的主要是「信息提取」和「推理辅助」的需求——你知道要找什么，AI 帮你找或帮你算；但科学探索里最贵的决策是「接下来研究哪里」，这一步在今天几乎完全依赖人的判断，AI 没有能力参与假设生成。Inherent 的赌注是，DeepMind 出来的研究员在训练前沿模型上积累的理解，可以被用来在这个更上游的位置打造新工具。
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目前 Faraday 还没有公开产品，但融资的体量和投资方组合释放了明确信号：Index 历史上投了 Dropbox、Figma、King，Radical Ventures 是 AI 研究领域专注投资机构，NVIDIA 直接下场说明他们看到了计算层的协作可能。$50M 种子轮在伦敦 AI 圈属于极少数案例，在 AI 科学工具方向更是头部金额。
团队背景是这个方向上可见的最强组合之一。科学 AI 工具（biotech AI、材料科学、药物发现）已经跑出了几家体量不小的公司，但面向通用科学研究流程、解决「提问能力」这一层的，目前几乎还是空白。
Hark：造出 $390 亿机器人公司的人，现在用 $7 亿押注「什么都能做的 AI」
Brett Adcock 的创业记录很短，但每一条都算数。2018 年他创立招聘平台 Vettery，2020 年以 1.1 亿美元卖给 Adecco。然后联合创立了电动垂直起降飞机公司 Archer Aviation 并推动上市。2022 年又创立人形机器人公司 Figure AI，到 2026 年估值已经到了 390 亿美元。2025 年底，他自己先砸进去 1 亿美元，成立了 Hark，开始做「通用 AI 界面」。3
2026 年 5 月，Hark 完成超过 7 亿美元 A 轮，投后估值 60 亿美元。领投方 Parkway Venture Capital，跟投名单包括 NVIDIA、AMD Ventures、Intel Capital、Qualcomm Ventures、ARK Invest、Salesforce Ventures、Brookfield、Greycroft 等——芯片四大巨头里有三个（英伟达、AMD、英特尔）同时押注，这在 AI 创业投资里属于罕见阵容。3
Hark 的方向是「通用 AI 个人助手界面」，软件和专用硬件的组合——不是现有应用上套一个 AI 聊天框，而是做一套从底层模型到硬件全部自研的垂直整合栈，能持续记住你、主动处理事务，以多模态（语音、视觉）为交互核心。今年夏季会发布首批多模态模型，随后推出配套硬件。公司现在 70 人，目标扩张到 200 名工程师，已经在自营数据中心跑 NVIDIA B200 GPU。设计总监是前苹果产品高管 Abidur Chowdhury。
问题在于：Hark 目前没有任何公开产品，连产品路线图的技术细节都保密，外界知道的全部是「夏季 2026 模型」这一行字。7 亿美元估值 60 亿，70 个人，无产品。这是什么逻辑？4
Forbes 的分析给了一个具体框架：在当前 AI 环境里，产品容易做也容易被复制，但三件东西稀缺且难以追上——顶级 AI 研究人才、先进算力、创始人的成功信用记录。大钱能买前两件，第三件需要真实的退出历史。Brett Adcock 同时具备三条，所以投资人愿意在产品出来之前先锁住位置。这是「资本本身是护城河」的逻辑：融资不只是发展燃料，先融到足够大的钱，本身就把竞争对手挡在了某些资源之外。4
这套逻辑在 2026 年已经不罕见：SSI（Safe Superintelligence，Ilya Sutskever 创立）20 人团队、无产品，融资 20 亿美元，估值 320 亿；Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 无产品，融资 20 亿，估值 120 亿。Hark 的结构和这两家高度相似，区别在于 Brett Adcock 不是来自 OpenAI 的技术创始人，而是连续创业者，他的信用来源是真实的商业退出，而不是在实验室里做出的系统。
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你需要关注的是：如果夏季模型如期出来，且有可验证的性能或早期用户反馈，那这笔 7 亿就完成了它的第一阶段任务。如果模型和产品进一步推迟，「通用 AI 界面」这个品类会有越来越多的竞争者在不需要 7 亿的情况下做出可用版本，届时 60 亿估值就面临真实压力。2026 年夏季是 Hark 的第一个交卷节点。
今天三个项目的共同信号是：AI 创业正在进入一个垂直化、具体化的阶段，不管是游戏 UGC 的剧情层、科学研究的提问层，还是个人助手的硬件整合层，单纯喊「我们在做通用 AI」已经越来越难以区分自己。FunloomAI 从游戏剧情切进去，Inherent 从科学假设生成切进去，Hark 从「所有数字活动的统一界面」切进去——三种不同的范围感和确定性，三种完全不同的风险结构。
References
- 1FunloomAI Pre-A 融资报道 · 36氪
163.com
- 2Inherent 融资报道 · Sifted/LetsDataScience
letsdatascience.com
- 3Hark 融资报道 · BBN Times
bbntimes.com
- 4Hark 估值分析 · Forbes
forbes.com
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